今日闲逛v2ex发现一个罕见的正八经的技术需求，恰好可以用ES解决，所以特地记录一下。

楼主的问题

仔细审题发现，问题的核心诉求就是找到一个老用户，他与新用户拥有最多数量的相同号码。

表结构就是（user_id,phone），数据规模在千万级别。

那么网友们的脑洞一般是找一些奇招妙想，我觉得没法落地的空洞想法还是无法让楼主把工作搞定，所以我有了接下来的思考。

基本思路

因为新用户的通讯录是明确的，所以他的每个号码都可以找到一些同样关联的老用户，对找到的老用户的计数+1，最后看一下哪个老用户的计数最多就是相同号码最多了。

正常情况来说，除了110，119，10086这种官方电话，普通私人电话是不太可能有太多人重复拥有的，所以实际上我们可以找出来的老用户规模并不会很大。

所以最简单的做法，就是去遍历新用户通讯录中每个号码，每一个去mysql里查出关联的老用户，在内存里做count累加，最后排序取出top N就是拥有最多相同号码的老用户了。当然这样做的前提还是假设不会有一个号码被大量用户共享，否则就需要对mysql的IO和计算节点的内存和计算量都带来很大的负担。

更简单的做法就是直接跑个SQL：

但要注意新用户的通讯录越大，搜索耗费的时间越多，需要参与统计排序的量越多，对于mysql来说这个SQL是非常低效的。

我的方案

无论是新用户通讯录大还是号码热门，都可能给单机存储/程序造成性能问题，所以最直接的想法就是依靠分布式计算。

因为我最近用ES很多，所以很自然就联想到ES如何解决这个扩展性问题：

• 查询阶段：in查询可以走terms query，召回关联了任意号码的记录。
• 聚合阶段：terms agg直接统计每个user_id的出现次数，这就是每个老用户拥有相同号码的数量。

再考虑到之前提到的热门号码导致的计算倾斜问题，因为ES把记录打散在集群的多个节点中，所以计算得以并行加速。

更好的方案？

ES实时计算方案成本还是挺高的，得有很多高配的机器来保障响应时间，尤其是热门号码带来的可怕agg计算量，对在线查询来说是很昂贵的。

我们也许可以考虑用更便宜的方案，也就是离线计算，接下来大概说一下思路。

先做一些前提准备：

• 用户的通讯录保存在hbase上，按2种key保存2份：user_id+phone与phone+user_id。
• 对新增用户来说，把它的user_id写入到hdfs中，作为我们接下来离线计算的输入。

好了，每隔一段时间，我们可以启动spark任务，输入就是新增的user_id文件。

• 第一轮：先拿着new_user_id去hbase里scan遍历他所有的通讯录电话，输出 new_user_id => phone。
• 第二轮：输入一条new_user_id => phone，拿着phone去hbase做scan所有phone+user_id的key，对于每个old_user_id，输出new_user_id+old_user_id => phone。
• 第三轮：聚合得到 new_user_id+old_user_id => count
• 第四轮：转化为new_user_id => old_user_id, count
• 第五轮：按new_user_id分组
• 第六轮：在组内按count做sort，取top N。

如果文章帮助您解决了工作难题，您可以帮我点击屏幕上的任意广告，或者赞助少量费用来支持我的持续创作，谢谢~